ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Transkript

1 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Seçkin SEFER YÜREĞİR OVASINDA SEÇİLEN BİR ALANDA PAMUK, SOYA FASÜLYESİ VE MISIR EKİM ALANLARININ LANDSAT 5 TM SAYISAL UYDU VERİLERİYLE BELİRLENMESİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA TOPRAK ANA BİLİM DALI ADANA, 2005

2 ÖZ YÜKSEK LİSANS TEZİ YÜREĞİR OVASINDA SEÇİLEN BİR ALANDA PAMUK, MISIR VE SOYA FASÜLYESİ EKİM ALANLARININ LANDSAT 5 TM SAYISAL UYDU VERİLERİYLE BELİRLENMESİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA ADI SOYADI Seçkin SEFER ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TOPRAK ANABİLİM DALI Danışman : Prf. Dr. Suat ŞENOL Yıl: 2005, Sayfa : 62 Jüri : Prf. Dr.Suat ŞENOL Prf. Dr.Vedat PEŞTEMALCI Doç.Dr.A.Oğuz DİNÇ Bu çalışmada, Landsat 5 TM uydusunun sayısal verileri kullanılarak Yüreğir ovasında yetiştirilen 2003 yılı pamuk, soya fasulyesi ve mısır ekili parsellerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, çalışma alanında pamuk, soya fasulyesi ve mısır bitkilerinin spektral özellikleri altı bandta saptanmış ve bu veriler ışığında söz konusu bitkilerin ekili olduğu alanların en iyi Landsat 5 TM uydusu 3., 5., ve 7. band kombinasyonu ile belirlenebileceği sonucuna varılmıştır. Uydu görüntüsü, supervized yöntem ile sınıflandırılmış ve parsel bazında pamuk, soya fasulyesi ve mısır bitkileri % 96,3 doğrulukla ayırt edilebilmiştir. Anahtar Kelimeler: Landsat 5 TM, Uzaktan Algılama, Yüreğir Ovası, Sınıflandırma I

3 ABSTRACT MSc THESIS RESEARCH ON DETERMİNATION OF COTTON, CORN AND SOYBEAN PLANTED AREAS AT A SELECTED PART OF THE YUREGIR PLAIN BY USING DIGITAL SATELLITE DATA OF THE LANDSAT 5 TM Seçkin SEFER DEPARMENT OF SOİL SCIENCE INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES UNIVERSITY OF CUKUROVA Supervisor : Prof. Dr. Suat ŞENOL Year : 2005, Pages :62 Jüri: Prof. Dr. Suat ŞENOL Prof. Dr. Vedat PEŞTEMALCI Associate Prof. Dr. A.Oğuz DİNÇ The aim of this study was to determine spectral characteristics of the cotton, soybean and corn growing plots at Yüreğir region in 2003 by means of the digital data from the Landsat 5 TM Satellite. For this purpose, spectral characteristics of cotton, soybean and corn were determined at the six bands. Optimum band combination was found to be 3th, 5th and 7th bands for determination of these plants growing plots in this region. Satellite images were classified by supervized method and these plants in the plots basis were distinguished by 96.3 percentage accuracy. Anahtar Kelimeler : Landsat 5 TM, Remote Sensing, Yüreğir Region, Image Classification II

4 TEŞEKKÜR Bu çalışmanın yapılması, yürütülmesi ve değerlendirilmesi süreçlerinde, bilgi ve deneyimleriyle her konuda yardım ve desteğini esirgemeyen danışman hocam Sayın Prof. Dr. Suat ŞENOL a, Tarım İl Müdürlüğü Proje ve İstatistik Şube Müdürü olarak grevini sürdürmekteyken göstermiş olduğu yakın ilgi ve manevi desteğinden dolayı Sayın Ahmet ÇELEN e sonsuz teşekkürlerimi sunarım. Arazi ve laboratuar çalışmalarımda bana destek olup yardımlarını esirgemeyen Dr. Eren ÖZTEKİN ve Dr. Mahmut DİNGİL e tüm içtenliğimle teşekkür ederim. Hayatımın her sürecinde bana destek veren aileme, göstermiş olduğu özveri ve sonsuz manevi desteği ile her zaman yanımda olan biricik eşim Sergül SEFER e sonsuz teşekkürler. III

5 İÇİNDEKİLER SAYFA ÖZ I ABSTRACT. II TEŞEKKÜR. III İÇİNDEKİLER IV ÇİZELGELER DİZİNİ... VI ŞEKİLLER DİZİNİ. VII 1. GİRİŞ ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Uzaktan Algılama Landsat Uydu Sistemleri Bitki Örtüsünün, Ekim Alanlarının ve Arazi Kullanımlarının Belirlenmesi Amacıyla Yapılan Çalışmalar MATERYAL VE METOD Materyal Çalışma Alanına Ait Bilgiler Coğrafi Konum İklim Bitki Örtüsü Çalışma Alanının Toprakları Metod Verilerin Kullanıma Hazır Hale Getirilmesi Veri Girişi Landsat 5 Ham Görüntüsünün Kesilmesi Geometrik Düzeltme Görüntü Zenginleştirme Arazi Çalışması Araştırma Konusu Bitkilerin Yansıma Değerleri Bitkilerin Ayırt Edilebileceği Bandların Belirlenmesi ve Supervized Sınıflandıma.. 29 IV

6 4. BULGULAR VE TARTIŞMA Çalışma Alanı Ürün Deseninin Belirlenmesi Araştırma Konusu Kültür Bitkilerinin Landsat Verilerindeki Yansıma Değerleri Pamuk Bitkisinin Yansıma Değerleri Soya Fasulyesi Bitkisinin Yansıma Değerleri Birinci Ürün Mısır Bitkisinin Yansıma Değerleri İkinci Ürün Mısır Bitkisinin Yansıma Değerleri Landsat Uydu Verilerinde Araştırma Konusu Kültür Bitkileirnin Ayırt Edilebileceği Bandların Seçimi Eğitimli (Supervized) Sınıflandırma Parsel Bazında Arazi Bilgileriyle Sınıflandırılmış Görüntülerin Karşılaştırılması SONUÇ VE ÖNERİLER 55 KAYNAKLAR 58 ÖZGEÇMİŞ. 62 EKLER V

7 ÇİZELGELER DİZİNİ SAYFA Çizelge 2.1. Landsat Thematic Mapper Bazı Özellikleri. 8 Çizelge 3.1. Adana İlinin 50 yıllık Yağış Ortalamaları ve Son Dört Yıllık Meteorolojik Değerleri.. 22 Çizelge 4.1. Veri kaynaklarında kayıtlı parsel bazında ürün bilgilerinin seçilen bazı parsellerde karşılaştırılması Çizelge 4.2. Pamuk Bitkisinin Parsel Bazında Yansıma Değerleri.. 35 Çizelge 4.3. Soya Fasulyesi Bitkisinin Parsel Bazında Yansıma Değerleri. 38 Çizelge 4.4. I. Ürün Mısır Bitkisinin Parsel Bazında Yansıma Değerleri 41 Çizelge 4.5. II.Ürün Mısır Bitkisinin Parsel Bazında Yansıma Değerleri 44 Çizelge 4.6. Araştırma konusu bitkilerin genel ortalama yansıma değerleri 45 Çizelge 4.7. Bazı Parsellerde ekili bitkiler ve sınıflama sonuçları.. 50 VI

8 ŞEKİLLER DİZİNİ SAYFA Şekil 3.1. Çalışma Alanının Konumu Şekil 3.2. Akış Diyagramı Şekil 4.1 Kadastral haritadan alınan örnek parça. 30 Şekil 4.2. Zenginleştirilmiş uydu görüntüsünden alınan örnek parça.. 31 Şekil 4.3. Kadastral harita ile uydu görüntüsünün çakıştırılması sonucu elde edilen görüntüden alınan örnek parça. 32 Şekil 4.4. Araştırma konusu bitkilerin ortalama yansıma grafiği. 45 Şekil 4.5. Çalışma konusu bitkiler ve yerleşim yerlerine ait veriler baz alınarak yapılan supervized sınıflandırma 49 Şekil 4.6. Çalışma konusu bitkiler, yerleşim yerleri, Narenciye bahçeleri, Bulut, Gölge, İkinci Ürün Bostan ile Buğday ve Bostan sonrası boş parsellere ait veriler baz alınarak yapılan supervized sınıflandırma Şekil 4.7. II.Ürün mısır ile Narenciye bahçelerinin ayırt edilemediği parsellerden örnekler Şekil 4.8. II.Ürün mısır ile Narenciye bahçelerinin ayırt edildiği Parsellerden örnekler VII

9 1. GİRİŞ Seçkin SEFER 1.GİRİŞ Gelişen ülkeler doğal kaynakları hakkında güncel ve sürekli bilgileri içeren teknolojik girdilere gereksinme duymaktadır. Özellikle tarımsal çevre içerisinde ilişkilerin önemli bir bölümünün dinamik nitelikte olması, bunlardaki değişim ve gelişmeleri izleyebilmemiz için sürekli ve güncel verilerin elde edilmesi konusuna büyük önem kazandırmaktadır. Havacılık ve uzay teknolojilerinde son gelişmeler bu sorunun çözümü için yeni ufuklar açmış, Uzaktan Algılama yöntem ve teknolojileri ile özellikle, uzaydan sürekli sağlanan verilerin yorumlanması sonucu güncel ve kesintisiz bilgi üretimine olanak sağlanmıştır (Dinc ve ark, 2001). Uydulara monte edilen algılama platformları uzak mesafelerden, yeryüzünün dinamik objelerini inceleme fırsatını vermekte ve geniş alanların daha ucuz olarak izlenmesini mümkün kılmaktadır. Ayrıca uydu verilerinin analizi pek çok kimsenin düşündüğünden daha basit ve hızlı olarak yapılmaktadır. Bu nedenle birçok ülke günümüz koşullarında daha az masraflı olan bu teknolojiyi kullanma eğilimi içerisindedir (Custance,1977;National Academy of Science 1977). Uzaktan Algılama tekniklerini en çok kullanan bilim dallarının başında tarım alanı gelmekte ve uzaydan sağlanan sayısal verilere olan gereksinim giderek artmaktadır. Bunun ana nedenlerinden birisi bitki büyüme periyodunda düzenli olarak sağlanan bilgilere giderek daha fazla ihtiyaç duyulmasıdır. Tarım Bilimi, bitki, toprak ve iklim gibi devamlı bilgilerin elde bulundurulmasını gerektiren dinamik bir sistemdir. Bu tür veriler ise ancak uzaktan algılamanın çağdaş ve gelişmiş teknolojilerin kullanılması sonucu sağlanabilmektedir. Tarımın karmaşık yapısında bulunan elementlerin mevsimler, hafta, aylar içerisinde bile değişiklikler göstermesi, bunların devamlı olarak izlenmesi, incelenmesi ve sınıflandırılmasını zorunlu kılmaktadır. Ayrıca yeryüzünde tarımın geniş alanlarda uygulanması uzaydan sağlanan veri toplama işlemlerinin önemini daha da artırmaktadır. Diğer taraftan yeryüzü objeleri içerisinde Uzaktan Algılama yöntemleri ile en kolay ve sağlıklı olarak incelenip, tanımlanması mümkün olan bitki örtüsüdür. Bu durum algılayıcı ile bitki örtüsü arasında genelde görüntüyü etkileyecek nesnelerin yer almamasından kaynaklanmaktadır (Şenol, 1986 : Dinc ve ark, 2001). 1

10 1. GİRİŞ Seçkin SEFER Yeryüzü örtü tipleri içerisinde en dinamik olanları arasında Arazi Kullanımı gelmektedir. Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde arazi kullanımı, son derece değişken bir karakter taşımakta ve sosyo-ekonomik yapının temel göstergesi olarak kabul edilmektedir. Nitekim arazi kullanım haritaları her türlü planlama ve karar verme aşamalarında ilgili kişi ya da kurumların elinde bulunması zorunlu olan temel veri kaynakları oluşturmaktadır. Sanayi kuruluşları, Sosyal Planlamacılar, ithalat ve ihracatla uğraşanlar gibi diğer birçok kurum ve kuruluş mevcut arazi kullanımı ve bunda oluşan ani değişimlerle yakından ilgilidirler. Başka bir ifade ile şayet çevremiz ve doğal mirasımız uygun bir biçimde değerlendirilecekse politika oluşturanların varolan bilgiler ile birlikte yeryüzünün önemli organlarında oluşabilecek değişimleri içeren gelişmelerden haberdar olmaları gerekmektedir (Dinc ve ark, 2001). Ülkemizde, Tarım Bakanlığı tarafından yürütülen Çiftçi Kayıt Sistemi & Doğrudan Gelir Desteği (ÇKS&DGD) ve Ürün Destekleme Pirimi çalışmaları ile çiftçiler desteklenmektedir. ÇKS&DGD kayıtları çiftçilerin arazi varlığı ile bu arazilerde yetiştirdiği bitki türüne ait verileri parsel bazında içermektedir. Arazi bilgilerine ait veriler tapu kayıtları doğrultusunda, bitki türlerine ait veriler ise çiftçi beyanına göre oluşturulmaktadır. Ürün Destekleme Primi kayıtları çiftçilerin destekleme kapsamındaki bitki türlerinden hangisini ve kaç dekar ektiğini içermektedir. Bu kayıtlar Tarım İl ve İlçe Müdürlükleri Teknik Personeli tarafından arazide yapılan tespitler sonucu oluşturulmakta ve maliyeti yüksek, doğruluk oranı ise düşük olmaktadır. Bitkiler hücre yapılarına yaprak ve yüzey genişliklerine, yapılarında bulundurdukları su miktarına ve doğal ortamdaki konumlarına göre çeşitli dalga boylarındaki ışınları farklı düzeylerde absorbe eder ya da yansıtırlar. Her bitki türünün kendine özgü hücre ve yaprak yapısına sahip olması, değişik dalga boylarındaki enerjiyi kendilerine özgü bir şekilde yansıtmasına ve görüntülerde farklı görünmesine neden olur (Şenol,1988). Araziye gidilerek, bitkiyi tarlada görerek, bitki türlerinin, ekiş alanlarının belirlenmesi ve verim tahminlerinin yapılması uzun zaman almakta ayrıca fazla miktarda iş gücü gerektirmektedir. Buna karşılık, bilgisayar teknolojisindeki 2

11 1. GİRİŞ Seçkin SEFER gelişmeler yanı sıra yersel ayrım gücü giderek artan uyduların uzaya gönderilmesi, uydu verileri kullanılarak kültür bitkilerinin ekiliş alanlarının belirlenmesi ve verim tahmini çalışmalarının yaygınlaşmasına ve doğruluk derecesinin giderek artmasına neden olmuştur. Ayrıca dinamik bir özelliği olan üretim alanlarına ilişkin verilerin sürekli olarak güncelleştirilmesi gerekmektedir. Buda alışılagelmiş yöntemler yerine Uzaktan Algılama tekniklerinin bu amaçla kullanımını zorunlu kılmaktadır. Çukurova bölgesi Türkiye nin önemli tarım alanlarından biri olup, ekonomik önemi olan birçok bitkinin üretimi yapılmaktadır. Türkiye mısır üretimin % 41 i, Pamuk üretiminin % 19 u, Soya fasulyesi üretiminin % 38 i Adana ilinde yapılmaktadır. Bu ürünlerinin ekiliş alanlarının yıllık rekoltelerinin belirlenmesi başta Tarım ve Köyişleri Bakanlığı olmak üzere birçok kamu ve özel kuruluş için faydalı olacaktır. Bu amaçla çalışmada; Yüreğir Ovasında seçilen bir alanda bölge için ekonomik önemi olan ve Tarım ve Köyişleri Bakanlığı tarafından alan ve ürün bazında desteklenen Mısır, Pamuk ve Soya fasulyesi bitkilerinin ekildiği parsellerin Landsat-5 TM sayısal güncel ve aynı zamanda ucuz olan uydu verileriyle belirlenebilme olanakları araştırılmıştır. 3

12 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR 2.1.Uzaktan Algılama Uzaktan Algılama tekniği, yeryüzünden salınan veya yansıyan elektromanyetik enerjinin, uzayın belirli derinliklerine yerleştirilmiş özel uydular kullanılarak algılanmaları ve elde edilen verilerin bilgisayar ortamında yorumlanması temeline dayanır. Bu teknik ile kısa zaman sürecinde doğru veriler edilirken, yeryüzüne ait tüm öğelerin sağlıklı ve güncel bir şekilde belirlenmesi kolaylıkla yapılabilmektedir (Bolca ve ark. 2003). Uzaktan Algılama Tekniğinde algılama düzenekleri değişik yükseltilerdeki uçaklarla yeryüzü üzerinde taşınabildiği gibi uydularla da taşınabilmektedir. Otomatik olarak programlanan bu uydular yer kontrol istasyonlarından yönlendirilmekte ve sürekli olarak belirli yörelerden bilgi alımı sağlamaktadır. Yeryüzü kaynaklarının araştırılmasında uzaya gönderilen uydular içerisinde en önemlileri Fransa nın sahip olduğu spot uyduları ile Amerika Birleşik Devletlerinin sahip olduğu LANDSAT ve Avrupa ülkelerinin işbirliği ile hazırlanmış olan ERS 1 uydusudur (Erdem ve ark. 1996). Günümüz teknolojisinde uzaktan algılama verileri dijital olarak kaydedilmekte, görüntü yorumlama ve analiz işlem elemanları yardımıyla görüntülerden bilgi alınabilmektedir. Örneğin, bugün birçok doğal kaynak haritası Uzaktan Algılama teknikleri kullanılarak yapılmaktadır. Uydu görüntüleri; tüm topografik haritalarla, birçok orman, jeoloji, arazi kullanımı ve toprak haritalarının üretilmesinde kullanılmaktadır. Tarım arazilerinin sezon boyunca düzenli aralıklarla izlenmesi, problemli alanların belirlenmesi ve ürün miktarının tahmin edilmesinde sayısal uydu verilerinden yararlanılmaktadır (Aronoff, 1989). Yeryüzü objeleri içinde Uzaktan Algılama yöntemleriyle kolay ve sağlıklı olarak tanımlanıp incelenmesi mümkün olanı bitki örtüsüdür. Bunun en önemli nedeni, algılayıcı ile algılanan obje (Bitki örtüsü) arasında genelde görüntünün kalitesini olumsuz yönde etkileyecek nesnelerin yer almamasıdır. Ayrıca farklı bitki türlerinin belirgin özelliklere sahip olması kendilerine özgü tipik yansıma karakteristikleri göstermesine neden olmaktadır. Bu da çeşitli bitki türlerinin uzaktan 4

13 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER algılama yöntemleri ile kolaylıkla tanınıp haritalanmasına olanak vermektedir (Şenol,1986). Doğal kaynakların incelenmesine yönelik ilk Landsat (önceleri ERTS olarak adlandırılıyordu) uydusunun 1972 yılında uzaya gönderilmesi ve elde edilen uydu verilerinin tüm dünyaya istenildiğinde dağıtılması sonucunda tarım ürünlerinin alan ve verim tahmini konuları ön planda olmak üzere yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır (Idso ve ark.1977;dinc ve ark.1994) Landsat Uydu Sistemleri İlk uzaktan algılama uydusu olan ve önceleri ERTS (Earth Resources Technology Satellite) olarak bilinen Landsat-1, 23 Temmuz 1972 de NASA Amerikan uzay merkezi- tarafından uzaydaki yörüngesine oturtulmuştur. İlk Landsat uydusunun uzaya gönderilmesinden sonra 6 uydu uzaydaki yörüngesine yerleştirilmiştir. Bunlardan Landsat 1, 2 ve 3 birbirinin benzeri, diğer taraftan 4, 5 ve 6 da birbirinin benzeri olmuştur. En son uzaya gönderilen Landsat -7 ise her iki gruptan da farklı olarak planlanmıştır. Landsat -1,2 ve 3 ortalama 950 kg ağırlığında ve 3m yüksekliğinde olup, güneş enerjisini toplayan iki kanadı açıldığı zaman 4m genişliği bulunmaktadır. Uydu kutuplardan geçen dairesel bir yörünge üzerinde ve yeryüzünden yaklaşık 920 km uzaklıkta Dünya nın çevresinde dolanır. Kutuplardan aşağı doğru inen yörüngesi Ekvatoru yerel saatle da, 9 derecelik bir açıyla keser. Bir gün içinde yörüngesinde 14 tur atar (Her 103 dakikada bir yörüngesini tamamlar). Landsat -1,2 ve 3 yeryüzündeki aynı yeri her 18 günde bir tekrar gözlemler. Landsat-1,2 ve 3 yeryüzünden bilgileri iki algılama sistemiyle toplar. Bunlar; çok bantlı tarama sistemi (Multispectral Scanning System-MSS) ve Kamera sistemidir (Return Beam Vidicon- RBV) Landsat-4 ve onun devamı olan Landsat-5 in yörüngeleri daha öncekilerden biraz farklı olarak seçilmiştir. Landsat-1,2 ve 3 te 920 km olan yörünge uzaklığı, Landsat-4 ve 5 te 705 km ye indirilmiştir. Bu değişiklikler uyduların aynı yeri yeniden gözleme (revisit) süresinin 18 günden 16 güne kısalmasını sağlamıştır. 5

14 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER Şubat 1983 yılında LANDSAT-4 çalışmalarını durdurunca, yerine hazır durumda beklemekte olan LANDSAT-5, 1 Mart 1984 tarihinde uzaya gönderilmiştir. Landsat-5 in ardından uzaya gönderilen ve genelde Landsat-4 ve 5 ile aynı olan Landsat-6 ne yazık ki başarısızlığa uğramış ve kendisinden faydalanılamamıştır. Landsat-4 ve 5 güneşe uyumlu (sun-synshronous) bir yörüngeye sahip olup, yaklaşık 705 km uzaklıkta Dünya çevresindeki bir turunu 98.9 dakikada tamamlar. Tam bir tarama yeryüzünde 185X185 km lik bir yer kaplar. Bu uydular beraberinde iki algılama sistemi taşır. Bu sistemlerden birisi daha önceki uydularda kullanılan MSS, çok bantlı algılama sistemi ile aynıdır. İkinci sistemse; tümüyle yeni bir alet olan ve Thematic Mapper-TM (tematik haritalayıcı) adı verilen bir çizgi-tarama sistemini içerir. Daha önceki LANDSAT larda 4,5,6 ve 7 olarak bilinen MSS (Multispektral Scanning System) bantları, LANDSAT-4 ve 5 te MSS-1,2,3 ve 4 bantları olarak kullanılmaktadır (Sesören,1999). Landsat uydu verilerinin birbirini izleyen günlerdeki yörüngelerinden elde edilen görüntülerin birbirlerini örtme oranı (görüntü bindirme oranı) ekvatorda %14, kutuplarda %85 dir (Susam, 2000; Who, 2001). LANDSAT-TM uydu verileri yüksek çözünürlüklü olmadığından ayrıntı gerektiren yol, ırmak vb. çizgisel coğrafi nesnelerle çalışmalardan daha çok, geniş alanlarda arazi kullanım sınıflandırmaları ve tarımsal planlama çalışmalarında kullanılır (Susam, 2000) yılında LANDSAT-6 nın başarısızlığa uğramasından sonra, LANDSAT-7 geliştirilmiş TM ve yüksek çözünürlüklü tarayıcı uzay aracı ile donatılarak, 145 Nisan 1999 tarihinde uzaya fırlatılmıştır. Uydu, Enchhanced Thematic Mapper Plus Etm + adı verilen tek bir algılama aygıtı taşımaktadır. Bu aygıt LANDSAT- 4 ve 5 te kullanılan TM ın geliştirilmiş bir şeklidir. Sabit bir pozisyonda, nadir görüş, whisk-broom, radyometrik bir multispektral tarayıcı, 8 bantlı ve dünya yüzeyinin yüksek çözünürlüklü görüntü bilgisini sağlama yeteneğindedir (Aksu ve ark., 2001). LANDSAT-4 ve5 in algılama yaptığı aynı dalga boylarında altı bant üzerinden, 30 m lik çözünürlükle algılama yapar. Buna karşın termal-infrared bandın çözünürlüğü 120 m den 60 m ye indirilmiştir. Öncekilerden değişik olarak algılayıcıya (ETM+) 15 m çözünürlüklü bir pankromatik bant ( µm) eklenmiştir. LANDSAT-7 nin yörünge 6

15 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER özellikleri, 4 ve 5 numaralı uyduların yörünge özellikleriyle aynıdır. Bu durumda Güneş e uyumlu bir yörünge ve 705 km lik bir yörünge yüksekliğine sahiptir. Aynı yeri yeniden gözetleme süresi, 16 günde bir olmak üzere belirlenmiştir (Sesören, 1999). (MSS) Çok Bantlı Tarama Sistemi ; tarayıcı aygıtının Dünya yüzeyine 45 eğimli ve her iki tarafa 2.9 lerle dönebilen aynası, üzerinden geçtiği yeryüzü parçasını doğudan batıya doğru 185 km lik bir genişlikte algılayarak, kuzeyden güneye doğru uzanan bir şerit halinde tarar. Tarayıcı ayna her bir hareketinde araziden yansıyan radyasyon sinyallerini birbirine paralel 6 çizgi şeklinde alır ve bu sinyalleri bir çift sabit aynaya göndererek dedektörlerin üzerine gelmesini sağlar. Her spektral bant için 6 adet olmak üzere toplam 24 dedektör bulunur. Landsat-1,2 ve 3 te kullanılan çok bantlı tarayıcı sistemi 4 kanallı bir radyometre içerip, yeryüzünü yaklaşık 80 m lik çözünürlükle (resolusyon) algılar ve aşağıda gösterilen güneş enerjisinin yansıdığı bantlarda iş görür: Bant ile 0.6 mikrometre Bant ile 0.7 Bant ile 0.8 Bant ile 1.1 Her bant ayrı bir görüntüyü simgeler ve o spektral bant ın ismiyle anılır. Örneğin : LANDSAT, Bant-5 görüntüsü gibi. RBV (Return Beam Vidicon) kamera sistemi: Landsat-1,2 ve 3 te, bant- 1,2 ve 3 RBV kamera sistemi bantları için kullanılmıştır. LANDSAT-1 ve 2 de üç adet televizyon kamerası bulunup, bu kameralar yeryüzünü 0.48 ile 0.83 mikrometre arasında, üç değişik bantta algılarlar. Kameraların piksel boyutları (resolasyonu) yaklaşık 80X80 m dir. Buna karşın LANDSAT-3, piksel boyutları 40mX40m olan iki RBV kamerası içerir.rbv kamera sisteminin yeryüzünde bir çerçeve (scene) olarak kapladığı alan, MSS (çok bantlı sistem) in kapladığı alanın dörtte biri kadardır. Tematic Mapper (TM) algılayıcısı: TM, yedi çalışma bandına sahiptir. TM ın 6. bandı dışında diğerlerinin uzaysal ayırma gücü 30 m dir. 6. bandı 7

16 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER ise 120 m ayırma gücüne sahip olan termal banttır (Özbalmumcu ve Erdoğan, 2001). LANDSAT-4 ve 5 in taşıdığı Tematik Mapper algılayıcısının ölçüm yaptığı spektral bantlar ve bunların ana uygulama alanları çizelge 2.1. de gösterilmiştir. Çizelge 2.1. Landsat Thematic Mapper Bazı Özellikleri (Dinc ve ark. 1994) UYGULAMA Arazi Kullanımı, Ziraat, Orman, Jeoloji ve Su Kaynakları, Haritalama İŞLEM LANDSAT 5: 3/1984 YÖRÜNGE TİPİ YÜKSEKLİK GÖRÜŞ GENİŞLİĞİ GEÇİŞ TEKRAR Güneşle uyumlu yörüngede, yakın kutupsal (Eğim:98.2) 705 km 185 km 9:45 Ekvatordan geçer 14.5 dönüm/gün-99 dk, Devir : 16 gün ALGILAYICI TİPİ Dalga Boyu (Mikron) Piksel Boyutu (Metre) Radyometrik Ayırma Gücü 1GÖRÜNÜR X30 8 Bit 2GÖRÜNÜR X30 8 Bit 3GÖRÜNÜR X30 8 Bit 4YANS. KIZIL ÖTESİ X30 8 Bit 5YANS. KIZIL ÖTESİ X30 8 Bit 7YANS. KIZIL ÖTESİ X30 8 Bit 6TERMAL KIZIL ÖT X120 8 Bit VERİLER GÖRÜNTÜ BOYUTU VERİ TRANSFERİ 185X172 km 5760 çizgi x 6928 piksel (3 Teyp 6250 bpi) Frekans : MHz Veri Hızı : 84.9 Mbit/sn 246 Mbyte/tüm görüntü 8

17 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER 2.3. Bitki Örtüsünün, Ekim Alanlarının ve Arazi Kullanımlarının Belirlenmesi Amacıyla Yapılan Çalışmalar Milferd ve ark., (1976), Özellikle renkli ve kırmızı ötesi dalga boylarını görüntüleyen çok bantlı algılayıcılar toprak özellikleri ile birlikte, toprak özelliklerinin göstergesi olan bitki çeşidi ve yetişmesinde dikkati çeken ayrıcalıklarla toprakların doğru olarak incelenmesini mümkün kılmıştır. Yeğingil ve Ark., (1988), Landsat -3 uydu verilerini kullanarak, Çukurova Bölgesinde pamuk ekim alanlarını saptamışlardır. Landsat -3 görüntüleri üzerinde yapılan sınıflandırma işlemlerinde, uydu verilerinin 5. ve 7. kanalları bitki için kullanılarak, bitki indeksi metodunun en hızlı ve en iyi sonucu verdiğini görmüşlerdir. Sonuçta; Adana ilinde 1979 yılında hektar pamuk ekim alanı olduğunu saptamışlar ve parlaklık dağılımları ile verim arasındaki ilişkiyi modellemişlerdir. Yeğingil ve ark., (1990), yapmış oldukları bir önceki araştırmanın devamı olan çalışmada görüntü işleme için hazırlanan programlar test edilmiş, düzeltilmiştir. Sınıflandırma işlemlerinde çeşitli metodlar kullanılmış ve bitki için, Landsat-3 uydu verilerinde 5. ve 7. kanalları kullanan bitki indeksi metodunun en hızlı ve en iyi sonucu verdiği görülmüştür. Pamuk bitkisinin parlaklık dağılımı incelenerek verimle ilişki kurulmuş ve arazi çalışmaları bulunan sonuçları doğrulamıştır. Ormsby (1990), Landsat TM görüntülerini kullanarak Washington DC bölgesinde doğal objeler ile insan yapısı objeleri birbirinden ayırt etmeye çalışmıştır. Objelerin farklı ışın yayma özelliğinden yola çıkarak doğal bitki örtüsü, insan yapımı ve karışık araziler olmak üzere 3 ayrı arazi örtüsü belirlemiş ve özellikle TM 5 ve 7 bantlarının bu tip çalışmalar için uygun olduğu belirtilmiştir. Klaedtke ve ark., (1991), Landsat 5 TM uydu görüntülerinden faydalanarak Almanya nın Baden-Wuerttemberg bölgesinde kışlık buğday üretim bölgelerinin sınıflandırılmasını yapmışlardır. Sonuçlar tarımsal istatistik verileri ile karşılaştırıldığında %3 farkla doğru çıkmıştır. Thomson (1991), İngiltere Kuzey Galler de yaptığı çalışmada düz ve dik eğimli arazilere ait Landsat TM görüntülerini multispektral ve multitemporal olarak 9

18 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER karşılaştırmıştır. Gölgeli ve dik eğimli arazilerde eğitimli sınıflandırma (supervised) metodu yetersiz kalmış, düz arazilerde ise yeterli sonuç vermiştir. Ayrıca bitkilerde görüntü tekstürünün bitki örtüsü yansımasında önemli farklılıklar yarattığını belirtmiştir. Kıng (1993), ılıman tropik bölgelerin arazi kullanım haritalaması ve arazi sistemleri için uydu görüntülerinin stereoskopisi, spektral dizilim ve yer ayırımlarının değerleri üzerine bir çalışma yapmıştır. Landsat TM ve Spot verileri ekim alanlarını %90 dan fazla doğrulukla ayırmış ve ikisi arasında önemli bir farklılık olmamıştır. Spot pankromatik mode %99 olasılık seviyesinde Landsat TM den daha iyi olduğu ancak Spot multispectral mode dan daha iyi olmadığı saptanmıştır. Ram ve Kolarkar (1993), Hindistan da Arid Rajasthanda bölgesindeki arazi kullanımından kaynaklanan değişiklikleri, arazi kontrolü ve yardımcı bilgiler tarafından desteklenen çok zamanlı uzaktan algılanmış verileri kullanarak detaylı ve yarı detaylı seviyede tanımlayıp haritalamışlardır. Sonuç olarak; Arid Rajasthanda bölgesinde son 30 yıl esnasında net ekilen alan %30 artmış, nadaslar %41 azalmış, net sulanabilen arazi %140 artmış, orman ve mera alanları genişlemelerine rağmen oldukça bozulmuşlardır. Şenol ve ark. (1994), Spot uydu verileri ile Göksu Deltası arazi kullanım haritasını hazırlamışlardır yılı Ağustos ayında alınmış bir görüntü üzerinde çalışan araştırmacılar tarım arazileri ve kullanım şekilleri, tuzlu-bataklık ve kumul araziler ile bunların alt sınıflarını, yol, kanal ve yerleşim yerlerini belirlemişlerdir. Evsahibioğlu (1994), Uzaktan algılama Tekniği ile Trakya bölgesindeki Tekirdağ, Marmara Ereğlisi ve Ulaş yörelerini içeren bir alanda bitki deseni ve bu desen içerisinde dağılım gösteren buğday ekim alanlarını belirlemiş, agroklimatolojik yaklaşımlarla da buğday verimini tahmin etmiştir. Foody ve Embashı (1995), tarafından Landsat TM verileri kullanılarak doğal bitki örtüsünde meydana gelen bozulmalar araştırılmıştır. Bozulan arazinin TM görüntüsündeki ayrılabilirliğini sağlamak amacı ile yersel filtreleme uygulanmıştır. Uygun bir filtre ile işlenmiş olan Landsat TM görüntüsünden çıkan arazi örtü 10

19 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER sınıflandırması, coğrafi bilgi sistemi içerisinde üst üste çakıştırılan yer gerçeği sınırları ile karşılaştırılmıştır. Peştemalcı ve ark. (1995), Adana ili 1991 yılı arpa ve buğday alanlarını Landsat -5 verileri kullanarak belirlemişlerdir. Arpa ve buğday alanlarını sınıflandırmak için Landsat 3,4,5. bantları kullanılmıştır. Bu sınıflandırmanın tam doğruluğunu tespit etmek için ilde bir test alanı seçilmiş ve sınıflandırma sonuçları gerçek yüzeyle karşılaştırmıştır. Sonuçta arpa ve buğday alanlarının hesap hatası yaklaşık %15 bulunmuş ve arazi alanı hesapları sonucunda arpa ve buğday alanı 1991 yılında , olarak belirlenmiştir. Metin (1995), Çok bantlı ve farklı dönemli uydu görüntülerini kullanarak, tarım alanlarının kontrollü sınıflandırılmasında üç farklı yaklaşım, aynı ön bilgileri (signature) ve çalışma alanını kullanmak koşuluyla denenmiş ve doğruluk analizleri yapılmıştır. Birinci yaklaşımda, 23 Haziran 1993 tarihli Landsat5 TM uydu görüntüsüne kontrollü sınıflandırma işlemi yapılmıştır. İkinci yaklaşımda, 27 Nisan 1993 tarihli üç bantlık Spot XS ve Landsat5 TM görüntülerinin bantları birleştirilerek on bandlık yeni bir veri seti elde edilmiştir. Bu veri setinde, ilk yedi sıraya Landsat5 TM in bantları, sıraya ise Spot XS in Bantları yerleştirilmiştir. Daha sonra, 4. Aya ait üç bantlık Spot XS görüntüsünün 2 ve 3. bantları ve 7. aya ait yedi bantlık Landsat5 TM görüntüsünün ise 2,3,4,5 ve 7. Bandları alınarak toplam yedi bantla sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Son yaklaşımda ise, oluşturulan bu on bantlık veri setine Ana Bileşenler Analizi (Principle Component Analysis) uygulanarak, toplam varyansın %98.93 açıklayan ilk beş ana bileşenle kontrollü sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, 7. Aya ait Landsat5 TM görüntüsüne uygulanan sınıflandırma sonucunun Ana Bileşenler Analizi yöntemi ile elde edilen sonuca göre daha iyi olduğu, buna karşın ikinci yaklaşım ile elde edilen sonuca göre ise daha kötü olduğu gözlenmiştir. Bununla beraber, sonuçlar arasında büyük farklılıklar olmadığı tespit edilmiştir. Musa (1996), Subbsaharan (Tanzanya) bölgesinde yoğun tarımı yapılan mısır ve fasulye ekili alanları ve verim tahminleri yapmak amacıyla uzaktan algılama 11

20 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER tekniği kullanılmıştır. Araştırmada Spot uydusu kullanılarak bitkiler yoğunluklarına göre gruplandırılmış ve buna bağlı olarak ürün miktarı belirlenmiştir. Hayes ve Decker (1996), Bitki Durum İndeksini dikkatle incelemek için Amerika Birleşik Devleti, mısır eki alanları tahmini için NOAA-AVHRR uydu verilerini kullanmışlardır. Uydu verisi, yılları arasında rapor edilen 42 ürün bölgesinde normal alanlarda bitkinin %50 sinden daha fazlasına açıklık getiren bir model içerisinde kullanılmıştır. Sonuçlar tahmini bölgesel mısır üretimini teşvik etmiş, üretilen ürünlerin değerlendirilmesi ulusal, ekonomik, siyaset ve uluslar arası ticaret etkisindeki ekonomik öneminden dolayı son derece önemli olmuştur. Laba ve ark. (1997), tarafından Dominik Cumhuriyeti Neo-tropikal olan Los Haitises ulusal parkının çevre planlaması ve işletmesine yardım etmek amacıyla, tarımsal uygulama farklılığı içeren ve parkın bir bölümünde bulunan Yuna Nehri su yatağının aşağı kısımlarında arazi örtüsü değişim analizi yapılmıştır Landsat MSS görüntüsü ile 1985 Landsat TM görüntüsü ile ilgili ayrı ayrı görüntü sınıflandırmaları yapılmıştır. Bu nispi olarak %73 ile %83.3 lük doğruluk sınıflandırmasıyla sonuçlanıştır. Her iki sınıflandırmada, çeltik, mangrov, meyve bahçesi ve çim alanının değişik büyüme aşamaları arasındaki spektral benzerlikler bu sınıfların ayrımını zorlaştırmıştır. Bu çalışmada gerek su yatağı gerekse parkı etkileyen ekolojik ve ekonomik işletme konuları içerisinde arazi kullanım eğilimleri tartışılmıştır. Yıldırım ve ark. (1997), Güney-Batı Anadolu da bir bölgenin bitki örtüsü ve yoğunluğunu uzaktan algılama yöntemiyle bulmaya çalışmışlardır. Mayıs 1993 Landsat TM uydu görüntüsü (Band 3,4,5) kullanmışlardır. Arazide mevcut farklı bitki türlerinin tespiti arazi gezileriyle yapılmıştır. (çalı, step, orman). Test alanları uydu görüntülerinin parlaklık değerleri (Band 3,4,5) kullanılarak çalı, orman, step sınıflarına örnek oluşturan piksellerin her banttaki ortalama değerleri, standart sapmaları, kovaryans matrisleri gibi istatiksel değerleri hesaplanmıştır. Daha sonra En yakın mesafe metodu ile farklı bitki türlerinin sınıflandırılması yapılmıştır. Bitki sınıflarının indeksleri hesaplanmıştır. Piksel bazda uygulanan doğrusal model yöntemi ile bitki yoğunluk değerleri hesaplanmış. Sonuçta Eğitimli sınıflandırma ile 12

21 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER Landsat TM görüntüsü kullanılarak arazinin bitki örtüsü sınıfları ve doğrusal modelle bitki yoğunlukları hesaplanıp haritalandırılmıştır. Aksoy ve ark. (1997), yaptıkları çalışmada 1984 ve 1993 yıllarına ait Landsat-5 TM uydu verileri ve coğrafi bilgi sistem teknikleri kullanarak Bursa ili doğal kaynaklarının ( tarımsal arazileri, orman ve su kaynakları) yılları arasındaki olumsuz değişimlerini belirlemişlerdir. Bu amaçla çalışma alnından örnek alanlar belirlenmiş ve görüntülerin coğrafik düzeltmeleri yapılmış ve farklı bant bileşimleri kullanılarak zenginleştirilmiş görüntüleri oluşturulmuştur. Bursa şehrinin ve Ulubat gölünün yıllarına ait sınırlarını oluşturan görüntülerin yorumlanması ve sayısallaştırılması ile, Uludağ ve çevresindeki örtü yoğunluğundaki değişimi ise Normalleştirilmiş Bitki İndeksi metodu ile elde etmişlerdir. Kurucu ve ark. (1998), Söke-Aydın arasında ki pamuk ekili alanları belirlemek için, Ağustos ayında alınmış Landsat 5 uydusunun (TM) 3.,4. ve 5. bantları kullanılmıştır. İlk aşamada araştırmanın yürütüleceği 6 adet test alanı belirlenmiş ve tüm havza görüntüsünden 100X100 piksel ebatlarında extraksiyonları yapılmış. Her bir test alanı için 4,5,3 bant kombinasyonları yapılmış ve elde edilen kompozit görüntü de zenginleştirme, rektifikasyon vb. gibi işlemler yapılmıştır. Daha sonra görüntüler unsupervised (eğitimsiz) sınıflandırma yöntemi ile sınıflandırılarak taslak pamuk haritaları oluşturulmuştur. Her bir test alanına gidilerek arazi çalışmaları gerçekleştirilmiş ve bu çalışmalar ile pamuk ekili alanlar ve diğer arazi kullanım şekilleri belirlenmiştir. GPS aygıtı kullanılarak arazi inceleme noktalarının koordinatları saptanmıştır. Görüntüye yeniden düzenleme (rektifiye), zenginleştirme, yayma (strech) ve filtreleme vb. işlemler uygulanmıştır. Pamuk ekili alanlar, arazi çalışmaları sürecinde, pamuk bitkisinin çok yoğun arazi örtme yüzdesi ve geniş alanlar şeklinde belirlenmesi nedeniyle sonuç haritalarının daha net ve doğru olarak bulunabileceği düşünülerek eğitimli sınıflama yerine band aritmetiği yöntemi uygulanmıştır. Band aritmetiği işleminden sonra elde edilen siyah-beyaz görüntü üzerinde, pamuk ekili alanlara ait piksel verileri yeşil ve tonları, diğer kullanım alanları kahverengi ve tonları, ıslak alanlar yada su yüzeyleri ise mavi ile renklendirilerek (density slays) sonuç haritasına ulaşılmıştır. 13

22 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER Altınbaş ve ark. (1999), Büyük Menderes Havzası batı bölümü içerisinde kalan arazilerin toprak özellikleri ve arazi kullanım şekillerini incelemiş ve toprak ile arazi kullanım haritalarının yapılabilirliğini araştırmışlardır. Toprak haritalama çalışmalarında Mayıs, bitki örtüsü çalışmalarında ise Mayıs ve Ağustos ayı Landsat 5 TM uydu görüntüleri kullanılmıştır. Toprakların değişim gösteren özelliklerinin en iyi 7., 3. ve 2. bant kombinasyonu ile belirlenebildiği görülmüş ve çalışmalarda 7., 3. ve 2 bant kombinasyonu kullanılmıştır. Bitki topluluğu dağılımlarının saptanmasında 4., 5., ve 3. bant kombinasyonunun en iyi gözlemin yapılabileceği kombinasyon olduğu görülmüştür. Kurucu ve ark. (2000), tarafından yapılan Ege bölgesindeki pamuk ekili alanların ve ürün rekoltesinin uzaktan algılama tekniği kullanılarak belirlenmesi üzerine yapılan çalışmada Landsat 7 ETM + uydu görüntüsü kullanılmıştır. Pamuk bitkisinin farklı dönemlerdeki yansıma değerleri taşınabilir spektroradyometre ile ölçülmüştür. Landsat uydusunun algılama düzeneğine uyumlu olan bu radyometre ile 1., 2., 3., ve 4., bantlarda algılanabilen dalga boylarındaki yansıyan enerji ayrı ayrı saptanmıştır. Pamuk ve diğer bitkilerin yanı sıra toprak yüzeyinden olan yansıma değerlerini ölçmüşlerdir. Dinc ve ark., (2001), Meteosat, NOAA, Landsat ve Spot uyduları elektromanyetik tayfın değişik dalga boylarında yeryüzünden yansıyan ve yayılan enerjiyi kaydederek geniş alanların, yılda bir hafta bir gün içerisinde birden fazla incelenmesine, izlenmesine ve sınıflandırılmasına olanak sağlamıştır. Alpaslan ve Divan (2001), uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemlerinin son otuz yıldır birbirlerinden bağımsız olarak hızlı gelişmeler gösteren, günümüzde ise birleşik bir teknoloji olarak birlikte kullanılarak şehir planlaması, arazi kullanım planlaması, güncel yol ağlarının haritalanması, ürün yetiştirmeye elverişli bölgelerin belirlenmesi vb. konularda bir çok soruna çözümler getiren iki teknoloji olduğunu ve yaptıkları çalışmada, her iki teknolojiyi kısaca tanıtarak, birlikte uygulamalarından örnekler vermişlerdir. Bolca ve ark. (2002), uydu görüntüleri ve hava fotoğrafları kullanılarak Küçük Menderes Deltası kıyı bölümünde 2001 yılı uydu görüntüleri ile daha eski tarihli topoğrafik haritalar ve hava fotoğraflarından yararlanılarak, yörenin 14

23 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER jeomorfolojisi ile toprak özelliklerindeki zamansal değişimler saptanmıştır. Son 60 yıldır ovada yapılan drenaj çalışmaları nedeni ile göllerin çevresindeki bataklık alanlar daralmış ve 1972 tarihli hava fotoğrafları incelendiğinde göllerin çevresi geniş bataklık alanlar şeklinde belirlenmiş. Bu alanların 1993 yılı hava fotoğrafları ve 2001 yılı uydu görüntüleri incelendiğinde ise büyük ölçüde pamuk yetiştirilen tarım alanlarına dönüştügü gözlenmiştir. Doygun ve ark. (2003), Kıyı bölgelerindeki arazi örtüsü/arazi kullanımı (AÖ/AK) değişimleri ve değişimlerin kıyı zonunda oluşturduğu etkiler, Burnaz kıyı kumulları örneğinde incelenmiştir yılındaki arazi örtüsü sayısallaştırılması siyah-beyaz monoskopik hava fotoğrafları ile, güncel arazi örtüsü istatistikleri ise 2000 yılında kaydedilen Landsat ETM+ uydu görüntüsünün kontrollü sınıflamasından derlenmiştir. Arazi örtüsü haritasının üretilmesi için Maksimum Olabilirlik sınıflayıcısı kullanılmıştır ve 2000 yılları arasında kıyı kumulları %6,7, kumul vejetasyonu %85 ve tarım alanları %12 oranında artarken sazlık bataklık alanlar % 57 oranında azalmıştır. Yazlık konutların kapladığı alanlar ise 10 kat kadar artmış olduğu belirlenmiştir. Evelyn ve Camirand (2003), tarafından Jamaika adasında son on yıl içerisindeki orman kaplı ve yeniden ağaçlandırılan alanlar, Landsat TM uydu verileriyle belirlenmiştir. Çalışmada yılları arası yeniden ağaçlandırma oranının beklenilenden çok düşük olup, %0,1 civarında olduğu saptanmıştır. Özdemir ve Özkan, (2003), Armutlu Orman İşletme Şefliğine ait bölgede, 1992 ve 2001 tarihleri arasındaki süre içinde orman alanlarında meydana gelen değişimlerin, Landsat uydu görüntüleri kullanılarak ne derecede belirlenebileceğini irdelemişlerdir. Çalışmada Eylül 1992 yılına ait Landsat 5 TM ve Mayıs 2001 yılına ait Landsat 7 ETM uydu görüntüleri kullanılmıştır ve 2001 yılları arasında orman alanlarında meydana gelen değişimler, Landsat Uydu görüntüleri kullanılarak yeterli doğrulukta belirlendiği ifade edilmiş ve 9 yıllık sürede ormanlık alanlarda meydana gelen toplam değişim miktarı dekar olarak belirlenmiştir. Başbakanlık Güneydoğu Anadolu Projesi Bölge Kalkınma İdaresi Başkanlığı, (2003). Fırat Sulama Birliği sınırları içinde kalan bölge yaptıkları çalışmada ürün deseninin belirlenmesi amaçlanmıştır. Coğrafi Bilgi Sistemleri ve 15

24 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER Uzaktan Algılama tekniklerinin entegrasyonu ile çok zamanlı uydu görüntüleri ve parsel bazlı sınıflandırma yönteminden yararlanılmıştır. Uydu görüntüsü olarak 27 Mart 2000 tarihli LANDSAT 7 ETM+ ve 16 Ağustos 2000 tarihli SPOT 4 kullanılmıştır. Bu proje çalışmasında piksel-bazlı sınıflandırma tekniklerine göre daha avantajlı olan parsel-bazlı sınıflandırma tekniği kullanılmıştır. Sınıflandırma işleminin ilk aşamasında mevcut yardımcı veriler kullanılarak otomatik sınıflandırması yapılacak ürün türleri belirlenmiştir. Bu ürünler; pamuk, hububat, mısır (ikinci ürün) ve nadastır. Daha sonra, uydu görüntüleri üzerinde her ürün için eğitim alanları örnekleri seçilmiştir. Eğitim alanları örneklerinin seçilmesinden sonra, her ürün için, sınıflandırma işleminde kullanılacak olan istatistikler hesaplanmıştır. Bundan sonra, eğitim alanı örnekleri istatistikleri kullanılarak tüm görüntünün otomatik sınıflandırması yapılmıştır. Mısır (ikinci ürün) ve nadas alanları için her iki görüntü üzerinde yapılan görsel analizler sonucu elde edilmiş olan bilgiler, mısır ve nadasın ayrımlarının yapılabilmesinde Normalize Edilmiş Bitki İndeksi'nin (NDVI) kullanılması gerektiğini göstermiştir. NDVI değerlerinin analizleri sonucu belirlenen nadas ve mısır alanları daha önce yapılmış olan otomatik sınıflandırma sonucu belirlenen pamuk ve hububat alanları ile birleştirilerek dört sınıf (pamuk, hububat, mısır ve nadas) içeren bir tematik sınıflandırma haritası elde edilmiştir. Elde edilen ürün deseninin gerçekle ne kadar uyumlu olduğunu saptamak amacıyla ise doğruluk analizi yapılmış ve sınıflandırılmış görüntünün ortalama doğruluğu % 95.5 olarak bulunmuştur. Otomatik sınıflandırma sonucu elde edilen bilgiler ile Fırat Sulama Birliği verilerinin köyler ve ürün türleri bazında karşılaştırılması neticesinde su parası yüksek olan ürünler için eksik beyanda bulunulduğu ortaya çıkmıştır. Projede elde edilen sonuçlara bakıldığında, ürün deseninin çok zamanlı uydu görüntülerinin otomatik sınıflandırılma ile tespit edilmesi neticesinde, bölgede sulama birliklerine verilen beyanlardan kaynaklanan kayıpların önlenebileceği ve sağlıklı ürün planlaması yapılabileceği görülmektedir. Şenol ve ark. (2004), Çukurova Bölgesinde yer alan narenciye bahçeleri Landsat / ETM uydu görüntüsü ile belirlenmeye çalışılmıştır. Yaklaşık üç yıl arayla 16

25 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER algılanmış Landsat 7 ETM sayısal uydu verileri kullanılmıştır. Arazi çalışmaları öncesinde çalışma alanının pafta haritaları sayısallaştırılmıştır. Arazi yer kontrollerinde çalışma alanındaki narenciye parselleri yeş, çeşit ve gelişme düzeylerine göre belirlenmiştir. Böylece çalışma alnının veri bankası oluşturulmuştur. Narenciye üretim alanlarını belirlemek amacıyla yer gerçeği bilgileri ışığında, uydu görüntüleri eğitimli (supervised) ve eğitimsiz (unsupervised) sınıflama teknikleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonucunda sınıf sayısı altı tutularak uygulanan unsupervised sınıflama sonuçlarının gerçeğe en yakın sınıflama olduğu belirlenmiştir. Bu sınıflama yöntemiyle çalışma alanında narenciye üretim alanlarının üç yıllık dönemde 712 da. artmış olduğu da saptanmıştır. Çalışmada, Landsat 7 ETM uydu verilerinin narenciye üretim alanlarının belirlenmesi ve izlenmesinde başarıyla kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. Uydu verileriyle 1-3 yaş grubuna giren bahçelerin, farklı narenciye tür ve çeşitlerinin belirlenmesinin mümkün olmadığı görülmüştür. Mermer, ve ark. (2004), Türkiye nin bulunduğu coğrafya ve sahip olduğu ekolojik koşullarla pamuk üreticisi ülkeler arasında önemli bir yere sahip olduğu, Çukurova, Ege, Güneydoğu Anadolu bölgeleri ile Antalya yörelerinde yoğun olarak ekimi yapılan pamuğun ekiliş alanları ve üretim miktarı iklim ve pazar koşullarına bağlı olarak yıldan yıla dalgalanma gösterdiği tespit edilmiştir. Pamuk ekim alanlarının doğru ve zamanında tahmini bu konudaki hassas çalışmalara daha da önem verilmesini gerektirmektedir. Tarımdaki teknolojik gelişmelere paralel olarak, günümüzde bitkisel ekim alanlarının üretim ve verimlerinin belirlenmesinde bilgisayar destekli Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Uzaktan Algılama (UA) teknikleri yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Bu yöntemler alışılagelmiş veri toplama yöntemleri ile karşılaştırıldıkları zaman daha güvenilir sonuçlar vermekte ve çok daha ucuza mal edilmektedir. Bu tür uygulamalar pamuk gibi önem arz eden ürünlerin ekiliş alanlarının hızlı ve sağlıklı bir şekilde belirlenmesine imkan tanıdığını ifade etmişlerdir. Köseoğlu ve Göndoğdu, (2004), Arazi toplulaştırması çalışmalarının önemli aşamalarından birini oluşturan planlama çalışmalarının yürütülmesinde gereksinim duyulan planlama verilerinin, uzaktan algılama teknikleriyle elde edilebilirliğini 17

26 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER araştırmışlardır. Çalışma, Bursa-Karacabey İlçesi, Eskisarıbey-Yenisarıbey- Ortasarıbey ve Sazlıca köylerinde yürütülmüş ve örnek alanı kapsayan tarihli Landsat 5 TM uydu görüntüsü kullanılmıştır. Planlama verilerinin uydu görüntüsü üzerinde belirlenebilmesi için ERDAS-Imagine görüntü işleme programında gözle yorumlama, kontrollü sınıflandırma ve kontrolsüz sınıflandırma yöntemleri kullanılmıştır. Çalışma sonucunda arazi toplulaştırması planlama verisi olarak arazi kullanım durumu, yerleşim yerleri ve sabit tesisler, ana sulama ve drenaj kanalları ile ana yollar uydu görüntüsü üzerinden belirlenebilmiş, buna karşın arazi parçacılığı ve parselasyon durumuna ilişkin bilgiler uydu görüntüsü üzerinden belirlenememiştir. Aksoy ve Özsoy, (2004), Uludağ Üniversitesi Görükle Kampus Alanı topraklarının arazi kullanım türleri haritasının uzaktan algılama ve coğrafik bilgi sistem teknikleri kullanılarak oluşturulmasını ve yeniliklerin tanıtılmasını amaçlamışlardır. Bu çalışmada ILWIS 3.1 Academik CBS ve görüntü işleme sistemi ve ERDAS Imagine görüntü işleme programı ile 1998 tarihli Landsat 5 TM uzaktan algılama verisi, 1997 tarihli hava fotoğrafları ve topoğrafik haritalar kullanılmıştır. Yürütülen çalışma sonunda kampus alanının kullanım haritası 1/10000 ölçekli olarak üretilerek her bir arazi örtü/kullanım türüne ait alansal bilgiler kolaylıkla elde edilmiştir. Bektaş ve Göksel, (2005), Uydu görüntüleri ve coğrafi bilgi sistemi kullanarak Türkiye nin Ege Denizi nde yer alan iki önemli adası Bozcaada ve Gökçeada için farklı değerlendirmeler yapmıştır. Adalara ait arazi örtüsü sınıfları görüntü işleme adımları uygulanarak Landsat 7 ETM uydu görüntüsünden elde edilmiştir. Her iki adanın 3 boyutlu modelleri 1/25000 ölçekli haritalar kullanılarak üretilmiştir. Sayısal yükseklik modelleri yardımı ile adalar için eğim ve bakı haritaları oluşturulmuştur. Elde edilen tematik veriler coğrafi bilgi sistemi içerisine aktarılarak uydu görüntüleri ile entegrasyon sağlanmıştır. Bu değerlendirmeler ışığında son on yıl içerisinde büyük gelişme gösteren Bozcaada ve Gökçeada için arazi kullanımı durum değerlendirmesi yapılmış ve geleceğe yönelik sağlıklı şehirsel gelişimlerinin sağlanabilmesi için önerilerde bulunulmuştur. 18

27 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Seçkin SEFER Musaoğlu ve ark. (2005), İstanbul Anadolu Yakası nın orman alanlarındaki 2B arazilerinin zamana bağlı olarak değişimin belirlenmesi, farklı tarihli uydu görüntüleri (Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM, Spot 5 ve İkonus) ve bu verilerin coğrafi bilgi sistemine entegrasyonu ile gerçekleştirilmiştir. Uydu görüntülerine görüntü zenginleştirme ve sınıflandırma teknikleri uygulanarak her bir uydu görüntüsü için arazi kullanım bilgileri üretilmiştir. Genel değerlendirmenin yapıldığı Landsat TM ve ETM uydu görüntü verileri yüksek geometrik ve tematik doğrulukta işlendiğinde sınırlı mekansal çözünürlüğüne rağmen arazi kullanımlarının belirlenmesinde ve değişimin saptanmasında güvenilir sonuçlar vermiştir. Elde edilen bilgilerin yer gerçeği çalışmaları ile doğruluk analizleri yapılarak bilgi sistemine entegre edilmiştir. Bu entegrasyon sonucunda Anadalu yakası için hem genel arazi kullanım sınıflarındaki değişim hem de orman ve 2B alanlarındaki değişim irdelenmiştir. 19

28 3.MATERYAL VE METOD Seçkin SEFER 3.MATERYAL VE METOD 3.1.Materyal Çalışma Yüreğir Ovasında pamuk, Mısır ve Soya fasulyesi ekim alanlarının yoğun olarak bulunduğu Hacıaili, Yunusoğlu, Doğankent, Solaklı, Gökçeli, Çağırkanlı, Kadıköy ve Cine köylerine ait arazilerin yer aldığı 99 km² lik alanda yürütülmüştür. Çalışmada materyal olarak; a)tarım İl Müdürlüğü 2003 Yılı Prim Uygulama Sistemi ve Çiftçi Kayıt Sistemi Kayıtları, b) Kadıköy, Gökova ve Yenigök Sulama Birliklerinin 2003 yılına ait Olçüm (Mesaha) Cetvelleri, c) terihli Landsat 5 Uydu Görüntüsü, e) Harita Genel Komutanlığı tarafından hazırlanan 1/ ölçekli standart topoğrafik harita ve DSİ tarafından üretilmiş 1/5000 ölçekli sulama haritaları kullanılmıştır. 1/5000 lik haritaların vektörel verilere dönüştürülmesinde ve veri tabanının oluşturulmasında ArcView 3.2 yazılımı, Uydu görüntüsünün işlenmesi ve değerlendirilmesi aşamasında ERDAS İmagine Professional 8.4 yazılımından yararlanılmıştır Çalışma Alanına Ait Bilgiler Coğrafi Konum Çalışma bölgesi olarak seçilen Hacıaili, Yunusoğlu, Doğankent, Solaklı, Gökçeli, Çağırkanlı, Kadıköy ve Cine köylerine ait araziler ve doğu boylamları ile 36º ve 36º kuzey enlemleri arasında yer almaktadır. Çalışma alanın Kuzeyinde Aydıncık, Doğusunda Sazak ve Zağarlı köyleri, Güneyinde Yenice köyü, Batısında Yeniköy ve Irmakbaşı köyü 20

29 3.MATERYAL VE METOD Seçkin SEFER bulunmaktadır. Çalışma alanının deniz seviyesinden yüksekliği ortalama 10 metre olup, % 0-1 eğimli, düz ve düze yakın aluviyal arazilerdir (Şekil 3.1.). Şekil 3.1. Çalışma Alanının Konumu İklim Çukurova bölgesinde yazları sıcak ve kurak, kışları ılık ve yağışlı olan Akdeniz iklim tipi hâkimdir. Thornthwaite ye göre çalışma alanı kurak-az nemli 3. derecede mesotermal, su fazlası çok ve kışın olan denizsel iklim tipine girmektedir (Topraksu,1974:Dinc ve ark.1995 den.). Bölgede yıllık ortalama atmosferik sıcaklık 18.7 C dir. Bununla birlikte ortalama en yüksek atmosferik sıcaklık 25.2 C, ortalama en düşük atmosferik sıcaklık ise 13.1 C dir. (D.G.M.,1974:Dinc ve ark.1995). Ortalama yüksek sıcaklık en üst değerine Haziran, Temmuz, Ağustos ve Eylül aylarında, ortalama en düşük sıcaklık ise Aralık, Ocak, Şubat ve Mart aylarında ulaşmaktadır. Yağışlar genellikle yağmur şeklinde ve buharlaşmanın en az olduğu kış aylarındadır (Çölaşan,1970; Dinc ve ark.1995). Ortalama yağış miktarı mm dir (Çizelge 3.1.). Yılda toplam olarak ortalama 74 gün yağışlı geçer. Yazın havanın 21

30 3.MATERYAL VE METOD Seçkin SEFER Çizelge 3.1. Adana İlinin 50 Yıllık Yağış Ortalamaları ve Son Dört Yıllık Meteorolojik Değerleri. ( Adana Tarım Master Planı,- 2004) 50 YILLIK ( ) AYLAR YAĞIŞ ORT.(mm) AYLIK TOP.YAĞIŞ (mm) AYLIK ORT.SICAKLIK (C o ) AYLIK ORT. NİSPİ NEM (%) OCAK 110,3 8,6 109,2 84,5 252,1 10,7 7,9 11,1 9,1 72,6 66,2 75,1 76,9 ŞUBAT 92,7 74,9 68,1 111,7 117,5 10,9 12,3 8,2 9,8 72,9 64,7 68,8 68,9 MART 69 46,6 40,3 92,3 5,6 16,5 14,7 11,5 14,7 73,5 67, ,9 NİSAN 52,8 8,8 88,8 61,1 24,8 18,7 16,5 17,1 17,7 67, ,9 57,9 MAYIS 47,9 130, ,8 19,8 21,8 21,4 24,5 21,1 60,2 68,3 56,1 71,2 HAZİRAN 22-0,8 6,7-26,6 26,5 26,5 25,6 62,2 62,8 70,8 69,6 TEMMUZ 6,1-4,8 1 0,2 28,4 29,1 28,7 28,6 76,4 70,8 74,7 70,4 AĞUSTOS 4,5 31,1 32,7-4,5 29,2 28,3 29,3 28,4 75,3 71,5 75,9 75,1 EYLÜL 14,9 34,1 1,9 9,3-26,7 26,2 25,8 26,4 71,4 66,2 65,8 63,9 EKİM 38 13, , ,4 22,4 23,4 58,8 57,2 66,9 58,4 KASIM 71,3 88,1 25,7 22,3 141,1 13,9 16,4 15,4 15,7 67,4 64,2 59,9 63,6 ARALIK ,9 77,9 167, ,7 8,8 11 9,6 78, ,6 61,8 TOPLAM 663,5 756,8 478,2 587,9 599,9 19,68 19,21 19,29 19,18 69,79 66,36 67,79 66,3 22